周波数検出への遺伝的アルゴリズムのアプローチ（光プレチスモグラムにおける）

Question

光プレチスモグラムを以下に示す。

基本的にあなたが時間の関数としてのイメージ立ち上がりと立ち下がりの明るさを見ることができます。この出力は、指の血流を測定するパルスオキシメーターからの出力である可能性があります。

私の質問はこれである、（一般的または：進化的計算）、遺伝的アルゴリズムが存在するアプローチは、「ドロップ」の頻度を把握するために基づきます。私はFFT（井戸DFT）が周波数を計算できることを知っています（または上記の入力の周波数領域表現を少なくとも教えてください）。

遺伝的アルゴリズム手法を使用してこの問題を解決しなければならない場合は、どのようにアプローチしますか？ （私は実際の解決策を探しているわけではなく、表現とフィットネスの機能がGAデザインでどのように見えるかについてのあなたのアイデア）。

Answer 1

私はGAがこれを解決するのに最も適しているとは思っていませんが、ここではGAソリューションについて具体的に尋ねてきたので、ここでいくつか考えています。私にとっては、鞍点はより鋭いので、鞍点が見つけられるほうが適していると思われます。そして、あなたはそれらの周波数も取り出すでしょう。

問題のデータは、各位置が特定の時刻に明るさを保持するダブルベクトルになると仮定します。私はこのベクトルのすべての点が等距離タイムスロットからサンプリングされることを要求するでしょう。周波数を見つけると、offset + x * intervalで与えられた点で問題データから得られた値の平均を最小化（または最大化）するオフセットと間隔を見つけることができます。平均を使うことのアドバンテージは、間隔が短すぎると平均値が下がるため、最小限の間隔を与える必要はないということです。残念ながら、それはあまりにも間隔が広いので、フィットネスが評価されるポイントの数を最大にする必要があります。これは、より厳しい多目的問題を作り出します。

Answer 2

これは動的システム（時系列）を予測する、より一般的な問題の特殊な場合と考えることができ、実際にそれに遺伝的アルゴリズムを適用する上での作業のかなり多くがあっています。例えば。 http://www.amazon.com/Introduction-Genetic-Algorithms-Complex-Adaptive/dp/0262631857頁での議論を参照してください56-61、または元の論文の一つ、ノーマン・パッカード（カオス理論の創始者の一人）によって：あなたと仕事をしなければならないhttp://www.ccsr.uiuc.edu/web/Techreports/1988-89/CCSR-89-10.pdf

-Ted